año 14 • n° 24 • septiembre• febrero 2026 • argentina
E-ISSN: 2344-9551
| 1 |
La ingeniería de prompts como catalizador de la creatividad en el diseño gráfico
actual: un estudio exploratorio en la era de la inteligencia artificial
Prompt engineering as a catalyst for creativity in contemporary graphic design: an
exploratory study in the age of artificial intelligence
Saúl Marcelino Gómez
Universidad de Ciencias Empresariales y Sociales
Buenos Aires, Argentina
saul.gomez@comunidad.uces.edu.ar
Fecha de envío: 18/06/25
Fecha de aceptación:10/08/25
ARK:https://id.caicyt.gov.ar/ark:/s23449551/a8s6ha1pu
Palabras clave: Ingeniería de prompts; IA generativa; diseño gráfico; creatividad asistida; ética en IA.
Resumen
La ingeniería de prompts, es decir, la redacción y optimización de descripciones textuales para IA
generativa (como DALL·E 2, Midjourney y Stable Diffusion), ha emergido como competencia
estratégica en el diseño gráfico. Estas herramientas democratizan la creación visual y amplían la
exploración estética. Estudios evidencian que esta habilidad requiere formación específica. En la
educación, su enseñanza fomenta una interacción crítica y eficaz con la IA; en el ámbito
profesional, impulsa creatividad, resolución de problemas y decisiones contextualizadas. No
obstante, implica riesgos éticos como sesgos en datos de entrenamiento y puede condicionar el
proceso creativo. Técnicas como “Chain of Thought” mejoran la diversidad de ideas. Su formación
es clave para una práctica innovadora, responsable y colaborativa.
UCES.DG · enseñanza y aprendizaje del diseño
año 14 • n° 24 •septiembre • febrero 2026 • argentina
E-ISSN: 2344-9551
| 2 |
Abstract
Prompt engineering -the practice of crafting and optimizing textual descriptions for generative AI systems
(such as DALL·E 2, Adobe Firefly, Midjourney, and Stable Diffusion)- has emerged as a strategic
competency in graphic design. These tools democratize visual creation and broaden aesthetic exploration.
Research shows that prompt engineering is not an innate skill but one that requires targeted training. In
educational contexts, cultivating this skill fosters more critical and effective interaction with AI; in
professional settings, well-designed prompts enhance creativity, problem-solving, and contextual decision-
making. However, ethical concerns arise, including biases in training data and the potential to constrain
creative processes. Advanced techniques such as “Chain-of-Thought” have been shown to increase idea
diversity. Therefore, incorporating prompt engineering training is essential for responsible, innovative, and
collaborative design practice.
Keywords∶ Prompt engineering; generative AI; graphic design; assisted creativity; AI ethics.
Introducción
La irrupción de la inteligencia artificial generativa (IA generativa) ha transformado
significativamente los procesos creativos en el diseño gráfico. Herramientas como DALL·E 2
1
,
Midjourney
2
y Stable Diffusion
3
permiten generar imágenes a partir de descripciones textuales,
facilitando la exploración de conceptos visuales y estilísticos de manera rápida y eficiente. Esta
capacidad ha democratizado el acceso a la creación visual, permitiendo que tanto profesionales
como aficionados experimenten con nuevas formas de expresión artística.
1
DALL·E 2 es un sistema de IA que puede crear imágenes realistas y artísticas desde una descripción en lenguaje
natural. https://openai.com/es-419/index/dall-e-2/
2
Midjourney is an independent research lab exploring new mediums of thought and expanding the imaginative powers
of the human species. https://www.midjourney.com/home
3
Stable Diffusion es un modelo de difusión de texto latente a imagen capaz de generar imágenes fotorrealistas dados
cualquier tipo de entrada de texto, cultiva la libertad autónoma para producir increíbles imágenes, y empodera a miles
de millones de personas para crear arte impresionante en segundos. https://stablediffusionweb.com/es
UCES.DG · enseñanza y aprendizaje del diseño
año 14 • n° 24 •septiembre • febrero 2026 • argentina
E-ISSN: 2344-9551
| 3 |
En este contexto, la habilidad para redactar prompts
4
efectivos se ha convertido en una
competencia esencial para los diseñadores, ya que influye directamente en la calidad y pertinencia
de los resultados generados por la IA. La ingeniería de prompts, entendida como el proceso de
diseñar y optimizar las entradas textuales proporcionadas a los modelos de IA para obtener
resultados específicos y deseados, requiere una comprensión profunda del funcionamiento de los
modelos generativos y una habilidad lingüística para traducir conceptos visuales en descripciones
textuales precisas.
La capacidad de redactar prompts se adquiere mediante formación, no es innata. Oppenlaender et
al. (2023) destacan la necesidad de su enseñanza en ámbitos académico para desarrollar
competencias profesionales.
La integración de la IA en los procesos creativos plantea nuevos desafíos y oportunidades en la
formación profesional de los diseñadores. Es fundamental incorporar la enseñanza de la ingeniería
de prompts en los programas educativos de diseño gráfico, fomentando una comprensión crítica y
ética de las tecnologías emergentes y su impacto en la práctica profesional. Lee y Palmer (2025)
realizaron una revisión sistemática sobre el papel de la ingeniería de prompts en la educación
superior, destacando su potencial para mejorar los resultados educativos y la interacción con la IA
generativa .
Además, la ingeniería de prompts puede influir en la dirección creativa de un proyecto, ya que las
descripciones textuales utilizadas para generar imágenes pueden limitar o expandir las
posibilidades visuales. Por lo tanto, es importante que los diseñadores desarrollen una comprensión
crítica de cómo sus elecciones lingüísticas afectan los resultados generados por la IA, y que utilicen
esta comprensión para fomentar la innovación y la diversidad en sus trabajos. Torricelli et al.
(2023) analizaron más de 145,000 prompts de plataformas de IA generativa, encontrando que los
usuarios tienden a explorar nuevos temas en lugar de explotar conceptos visitados previamente, lo
que tiene implicaciones directas en la creatividad y la innovación en el diseño gráfico.
4
Un prompt es una instrucción en lenguaje natural (texto, imagen o audio) que se proporciona a un modelo de
inteligencia artificial generativa como GPT, DALL·E o Midjourney, con el fin de orientar la generación de una
respuesta específica y contextualizada (Comstock, 2023; TechTarget, 2024).
UCES.DG · enseñanza y aprendizaje del diseño
año 14 • n° 24 •septiembre • febrero 2026 • argentina
E-ISSN: 2344-9551
| 4 |
En resumen, la ingeniería de prompts se ha consolidado como una competencia estratégica en el
diseño gráfico en la era de la inteligencia artificial. Es esencial que los profesionales y educadores
del diseño reconozcan la importancia de esta habilidad y la integren en la formación y práctica del
diseño gráfico. La adopción de técnicas avanzadas como la indicación de cadena de pensamiento
(chain-of-thought) ha demostrado mejoras significativas en el razonamiento de los modelos de
lenguaje extensos y permitió resultados más estructurados, transparentes y precisos en tareas
complejas (Wei et al., 2022; Hashemi-Pour & Craig, 2025), lo que a su vez demostró aumentar la
variedad y originalidad de las ideas generadas (Meincke et al., 2024). Fomentar una comprensión
crítica y ética de la IA y su aplicación en el diseño contribuirá a una práctica profesional más
innovadora, responsable y adaptada a los desafíos del siglo XXI.
2. Metodología
Este estudio es de carácter exploratorio basado en funtes secundarias, dado que aborda un tema
emergente y aún poco investigado como lo es la ingeniería de prompts en la práctica del diseño
gráfico dentro del contexto de la inteligencia artificial generativa. La naturaleza exploratoria del
trabajo se justifica por las razones que se detallan a continuación.
En primer lugar, el propósito principal de la investigación es identificar y analizar las
implicaciones, aplicaciones y desafíos que plantea la ingeniería de prompts en el ámbito del diseño
gráfico, un campo en constante transformación que todavía carece de un cuerpo teórico
consolidado. Este enfoque permite construir una comprensión inicial del fenómeno y establecer
las bases para futuros desarrollos teóricos y empíricos.
En cuanto al uso de fuentes, se realizó una revisión documental y análisis crítico de estudios
recientes sobre herramientas de inteligencia artificial generativa, como DALL·E, Midjourney y
Stable Diffusion, y su impacto en la creatividad asistida. Esta revisión incluyó artículos
académicos, estudios de caso y fuentes secundarias, con el objetivo de identificar tendencias
emergentes, vacíos de conocimiento y áreas potenciales de investigación.
Respecto a los estudios de caso, se seleccionaron ejemplos prácticos representativos, como la
ilustración de cuentos de hadas con Midjourney y la visualización de arquitectura mindful
UCES.DG · enseñanza y aprendizaje del diseño
año 14 • n° 24 •septiembre • febrero 2026 • argentina
E-ISSN: 2344-9551
| 5 |
mediante DALL·E, Midjourney y Stable Diffusion. Estos casos permiten observar cómo la
ingeniería de prompts se aplica en contextos específicos, destacando sus fortalezas, limitaciones y
posibilidades creativas.
El estudio adopta un enfoque cualitativo, orientado a analizar las interacciones entre diseñadores
y herramientas de IA generativa, así como las implicaciones éticas, creativas y profesionales
derivadas de su uso. Este enfoque resulta pertinente para abordar fenómenos complejos, dinámicos
y no cuantificables de manera directa. En este sentido, consideramos que la ingeniería de prompts
constituye una habilidad emergente, aún en proceso de incorporación tanto en la práctica
profesional como en la formación académica del diseño gráfico. Por ello, el estudio busca explorar
su potencial y contribuir a la construcción de un marco conceptual inicial.
Dado su carácter exploratorio, la investigación no pretende establecer conclusiones definitivas,
sino generar nuevas preguntas y líneas de indagación. Entre sus limitaciones se reconocen la
ausencia de datos longitudinales y la dependencia de casos específicos, aspectos que podrían ser
abordados en estudios posteriores.
En síntesis, el carácter exploratorio del estudio radica en su intención de abrir caminos en un campo
emergente, proporcionando una base teórica y metodológica inicial para comprender cómo la
ingeniería de prompts puede transformar la práctica del diseño gráfico en la era de la inteligencia
artificial generativa.
3. Marco Teórico
3.1. La inteligencia artificial generativa en el diseño gráfico
UCES.DG · enseñanza y aprendizaje del diseño
año 14 • n° 24 •septiembre • febrero 2026 • argentina
E-ISSN: 2344-9551
| 6 |
La inteligencia artificial generativa, en especial los modelos de difusión como DALL·E 2,
Midjourney, Stable Diffusion o Adobe Firefly
5
, ha revolucionado la forma en que los diseñadores
gráficos abordan la creación visual. Estas herramientas permiten generar imágenes a partir de
descripciones textuales, facilitando la exploración de conceptos visuales y estilísticos de manera
rápida y eficiente. Esta capacidad ha democratizado el acceso a la creación visual, permitiendo que
tanto profesionales como aficionados experimenten con nuevas formas de expresión artística.
La integración de estas herramientas en el proceso de diseño plantea nuevas preguntas sobre la
autoría, la originalidad y el papel del diseñador en la era digital. Si bien la IA ofrece posibilidades
casi ilimitadas, también requiere de una dirección humana precisa para generar resultados
coherentes y significativos. En este sentido, la habilidad para interactuar eficazmente con estas
herramientas se ha convertido en una competencia esencial para los diseñadores contemporáneos.
3.2. La ingeniería de prompts como habilidad estratégica
La ingeniería de prompts se refiere al proceso de diseñar y optimizar las entradas textuales que se
proporcionan a los modelos de IA para obtener resultados específicos y deseados. Esta práctica
requiere una comprensión profunda del funcionamiento de los modelos generativos y una
habilidad lingüística para traducir conceptos visuales en descripciones textuales precisas. La
eficacia de un prompt puede determinar la calidad, relevancia y originalidad de las imágenes
generadas, lo que subraya su importancia estratégica en el proceso creativo asistido por IA .
Estudios recientes han demostrado que la habilidad para redactar prompts efectivos no es innata,
sino que puede desarrollarse a través de la práctica y la formación. Por ejemplo, Oppenlaender et
al. (2023) encontraron que los participantes en el estudio podían evaluar la calidad de los prompts
y redactar descripciones, pero carecían del vocabulario estilístico necesario para una ingeniería de
prompts eficaz. Esto sugiere que la ingeniería de prompts es una habilidad que debe ser enseñada
y practicada, especialmente en contextos educativos y profesionales .
5
Firefly es un sistema de inteligencia artificial creado por Adobe para generar imágenes desde cero. Se integra en
herramientas como Photoshop, Illustrator e InDesign, aunque también está disponible como aplicación web
independiente (Adobe, 2025; Reuters, 2025)
UCES.DG · enseñanza y aprendizaje del diseño
año 14 • n° 24 •septiembre • febrero 2026 • argentina
E-ISSN: 2344-9551
| 7 |
3.3. Aplicaciones educativas y profesionales de la ingeniería de prompts
La creciente importancia de la ingeniería de prompts ha llevado a su incorporación en programas
educativos y formativos. Lee y Palmer (2025) realizaron una revisión sistemática sobre el papel
de la ingeniería de prompts en la educación superior, destacando su potencial para mejorar los
resultados educativos y la interacción con la IA generativa. Los autores concluyen que es
fundamental desarrollar y enseñar habilidades prácticas en la interacción con la IA, incluyendo
una ingeniería de prompts significativa, mediante marcos académicos bien diseñados que estén
alineados con objetivos educativos específicos.
Por otro lado, Federiakin et al. (2024) sostienen que la ingeniería de prompts debe considerarse
una habilidad esencial del siglo XXI, al integrar pensamiento crítico, creatividad y alfabetización
digital en contextos educativos y profesionales.
Además, Hutson y Cotroneo (2023) exploraron el uso de herramientas de IA generativa en la
educación artística, enfocándose en la ingeniería de prompts y los procesos iterativos para mejorar
la creatividad. Este estudio demostró que los estudiantes que aprendieron técnicas de ingeniería de
prompts y participaron en la elaboración de múltiples prompts mostraron una mayor comprensión
del potencial y las limitaciones de las herramientas de IA generativa, así como una mejor capacidad
para manipular el contenido para obtener resultados más efectivos .
En esta línea, Snyder (2025) propone la ingeniería de prompts como una herramienta pedagógica
para el aprendizaje experiencial, orientada a focalizar la atención de los estudiantes en procesos de
pensamiento creativo más que en resultados técnicos.
En el ámbito profesional, la ingeniería de prompts se ha convertido en una habilidad valiosa para
optimizar la interacción con modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) y otras herramientas de
IA. Lazovsky (2023) destaca que una ingeniería de prompts efectiva no solo mejora la realización
de tareas, sino que también puede ofrecer una vía valiosa para aumentar el rendimiento humano
en diversas tareas, incluyendo la creatividad, la resolución de problemas y la toma de decisiones .
3.4. Consideraciones Éticas y Creativas
UCES.DG · enseñanza y aprendizaje del diseño
año 14 • n° 24 •septiembre • febrero 2026 • argentina
E-ISSN: 2344-9551
| 8 |
La utilización de la ingeniería de prompts en el diseño gráfico plantea importantes consideraciones
éticas y creativas. Por un lado, la capacidad de generar imágenes a partir de descripciones textuales
puede facilitar la creación de contenido original y diverso. Por otro lado, también existe el riesgo
de reproducir sesgos presentes en los datos de entrenamiento de los modelos de IA, lo que puede
llevar a la generación de contenido estereotipado o excluyente. Es esencial que los diseñadores
sean conscientes de estos riesgos y adopten prácticas responsables al interactuar con herramientas
de IA generativa .
Además, la ingeniería de prompts puede influir en la dirección creativa de un proyecto, ya que las
descripciones textuales utilizadas para generar imágenes pueden limitar o expandir las
posibilidades visuales. Por lo tanto, es importante que los diseñadores desarrollen una comprensión
crítica de cómo sus elecciones lingüísticas afectan los resultados generados por la IA, y que utilicen
esta comprensión para fomentar la innovación y la diversidad en sus trabajos.
4. Casos de estudio
4.1. Ilustración de cuentos de hadas con Midjourney
En su estudio "Grimm in Wonderland: Prompt Engineering with Midjourney to Illustrate
Fairytales", Ruskov (2023) explora cómo la IA generativa puede ser utilizada para ilustrar cuentos
de hadas clásicos mediante la ingeniería de prompts. Utilizando Midjourney v4, el autor desarrolló
un proceso iterativo de cuatro etapas: 1) creación del prompt inicial, 2) ajuste de la composición,
3) refinamiento del estilo y 4) selección de variaciones. Este enfoque permitió generar ilustraciones
creíbles para cinco cuentos populares, demostrando que la ingeniería de prompts puede ser una
herramienta efectiva para traducir narrativas textuales en representaciones visuales coherentes. El
estudio también identificó desafíos, como la dificultad de la IA para representar situaciones
fantásticas o contar elementos con precisión, lo que subraya la necesidad de una interacción
humana cuidadosa en el proceso de generación de imágenes.
4.2. Visualización de arquitectura Mindful con DALL·E, Midjourney y Stable Diffusion
El estudio Mindful Architecture from Text-to-Image AI Perspectives (Thampanichwat et al., 2025)
analiza cómo diferentes modelos de IA generativa, incluyendo DALL·E, Midjourney y Stable
UCES.DG · enseñanza y aprendizaje del diseño
año 14 • n° 24 •septiembre • febrero 2026 • argentina
E-ISSN: 2344-9551
| 9 |
Diffusion, pueden ser utilizados para visualizar conceptos de arquitectura orientada al mindfulness.
A través de la generación de imágenes basadas en prompts específicos, los investigadores
evaluaron cómo cada modelo representaba características arquitectónicas asociadas con el
mindfulness, como la iluminación natural, la conexión con la naturaleza y la simplicidad en el
diseño. Los resultados mostraron que, si bien todos los modelos podían generar imágenes alineadas
con los conceptos deseados, existían diferencias en la calidad y coherencia de las representaciones,
destacando la importancia de una ingeniería de prompts precisa y adaptada a cada modelo para
lograr resultados óptimos.
4.3. Aplicaciones en el diseño industrial. Generación de prototipos visuales
En el ámbito del diseño industrial, herramientas como DALL·E 2 y Midjourney han sido utilizadas
para generar prototipos visuales a partir de descripciones textuales. Según Noguera (2023), los
diseñadores industriales han empleado estas herramientas para explorar rápidamente una amplia
gama de ideas de diseño, desde objetos cotidianos hasta conceptos más abstractos. La capacidad
de generar múltiples variaciones visuales a partir de un solo prompt permite a los diseñadores
evaluar diferentes enfoques estéticos y funcionales en las etapas iniciales del proceso de diseño,
facilitando la toma de decisiones y fomentando la innovación.
4.4. Análisis comparativo de modelos de IA generativa en la Ingeniería de Prompts
Un análisis comparativo realizado por Lavigne (2024) en Medium examina cómo diferentes
modelos de IA generativa, como DALL·E, Stable Diffusion y Midjourney, responden a la
ingeniería de prompts. El estudio destaca que cada modelo tiene fortalezas y limitaciones
particulares en cuanto a la interpretación de prompts y la generación de imágenes. Por ejemplo,
DALL·E tiende a producir imágenes más realistas, mientras que Midjourney genera resultados
más artísticos y estilizados. Este análisis subraya la importancia de adaptar los prompts al modelo
específico utilizado y de comprender las capacidades y restricciones de cada herramienta para
maximizar la eficacia en la generación de imágenes.
5. Discusión
UCES.DG · enseñanza y aprendizaje del diseño
año 14 • n° 24 •septiembre • febrero 2026 • argentina
E-ISSN: 2344-9551
| 10 |
La integración de la inteligencia artificial (IA) generativa en el diseño gráfico ha transformado
significativamente los procesos creativos, posicionando la ingeniería de prompts como una
competencia esencial para los diseñadores contemporáneos. Esta habilidad no solo permite una
interacción más efectiva con las herramientas de IA, sino que también influye en la calidad,
diversidad y originalidad de los resultados obtenidos.
Estudios recientes han evidenciado que el uso de IA generativa puede tanto potenciar como limitar
la creatividad en el diseño. Por ejemplo, Wadinambiarachchi et al. (2024) encontraron que el apoyo
de generadores de imágenes basados en IA durante la ideación conduce a una mayor fijación en
ejemplos iniciales, resultando en una menor variedad y originalidad en las ideas producidas. Este
fenómeno, conocido como "fijación de diseño", sugiere que, si bien la IA puede acelerar el proceso
creativo, también puede restringir la exploración de soluciones novedosas si no se utiliza de
manera crítica y reflexiva.
Por otro lado, Meincke et al. (2024) demostraron que técnicas específicas de ingeniería de prompts,
como el "Chain-of-Thought" (CoT), pueden aumentar significativamente la diversidad de ideas
generadas por modelos de IA como GPT-4. Este enfoque implica descomponer el proceso de
pensamiento en pasos secuenciales, lo que permite al modelo explorar una gama más amplia de
posibilidades y generar ideas más variadas y originales.
La capacidad de la IA para generar contenido creativo también plantea interrogantes sobre la
autenticidad y la autoría en el diseño. Oppenlaender et al. (2023) argumentan que la ingeniería de
prompts es una habilidad creativa en sí misma, que requiere práctica y aprendizaje para ser
dominada. Este enfoque redefine el papel del diseñador, quien pasa de ser un creador directo a un
orquestador de procesos creativos mediados por la IA.
Además, la teoría C-K (Concepto-Conocimiento) propuesta por Hatchuel y Weil (2003) ofrece un
marco útil para entender cómo la ingeniería de prompts puede facilitar la innovación en el diseño.
Según esta teoría, la creatividad surge de la interacción entre el espacio de conceptos (ideas
posibles) y el espacio de conocimientos (información disponible). La ingeniería de prompts
permite navegar entre estos espacios, generando nuevas ideas al combinar conceptos existentes
con conocimientos relevantes.
UCES.DG · enseñanza y aprendizaje del diseño
año 14 • n° 24 •septiembre • febrero 2026 • argentina
E-ISSN: 2344-9551
| 11 |
No obstante, es importante reconocer las limitaciones actuales de la IA en el ámbito creativo.
Berwick (2024) señala que, aunque la IA puede asistir en las etapas preliminares del proceso
creativo, aún no es capaz de manejar ejecuciones creativas de alto nivel que requieren juicio
estético y comprensión contextual profunda. Esto subraya la necesidad de una colaboración
sinérgica entre humanos y máquinas, donde la IA actúe como una herramienta que amplifica, pero
no reemplaza, la creatividad humana.
6. Conclusiones
La evolución de la inteligencia artificial generativa ha redefinido el panorama del diseño gráfico,
introduciendo nuevas herramientas y metodologías que transforman la práctica creativa. En este
contexto, la ingeniería de prompts emerge como una competencia estratégica que permite a los
diseñadores interactuar eficazmente con sistemas de IA, potenciando la innovación y la
productividad.
Los estudios analizados evidencian que la calidad y diversidad de los resultados generados por la
IA están estrechamente vinculadas a la habilidad del diseñador para formular prompts efectivos.
Técnicas como el "Chain-of-Thought" han demostrado ser eficaces para aumentar la variedad de
ideas generadas, mientras que enfoques menos estructurados pueden conducir a una mayor fijación
y menor originalidad.
La integración de la ingeniería de prompts en la formación de diseñadores es, por tanto, esencial.
Incorporar esta habilidad en los programas educativos permitirá a los futuros profesionales
adaptarse a un entorno en constante evolución, donde la colaboración con sistemas de IA será cada
vez más común. Además, fomentar una comprensión crítica de las capacidades y limitaciones de
la IA contribuirá a una práctica del diseño más ética y reflexiva.
Finalmente, es crucial reconocer que, aunque la IA ofrece herramientas poderosas para la
generación de contenido creativo, la creatividad humana sigue siendo insustituible. La capacidad
de los diseñadores para contextualizar, interpretar y dotar de significado a las creaciones generadas
por la IA es lo que garantiza la relevancia y el impacto de sus trabajos. Por ello, la ingeniería de
UCES.DG · enseñanza y aprendizaje del diseño
año 14 • n° 24 •septiembre • febrero 2026 • argentina
E-ISSN: 2344-9551
| 12 |
prompts debe ser vista no solo como una habilidad técnica, sino como una extensión de la
creatividad y el pensamiento crítico del diseñador.
Referencias bibliográficas
Adobe. (2023, marzo 21). Adobe Unveils Firefly, a Family of new Creative Generative AI.
Adobe Newsroom. Rescatado de: https://news.adobe.com/news/news-details/2023/adobe-
unveils-firefly-a-family-of-new-creative-generative-ai
Adobe. (2025, junio 17). Adobe brings AI-image generation app to phones, adds partners.
Reuters. Rescatado de: https://www.reuters.com/business/adobe-brings-ai-image-generation-app-
phones-adds-partners-2025-06-17
Berwick, I. (2024). Can AI be truly creative? Financial Times.
https://www.ft.com/content/d57889fe-c324-4373-8a07-96c575083275
Comstock, F. (2023, July 29). Prompt engineering. In Encyclopaedia Britannica. Recuperado
de: https://www.britannica.com/technology/prompt-engineering
Federiakin, D., Molerov, D., Zlatkin-Troitschanskaia, O., & Maur, A. (2024). Prompt
engineering as a new 21st century skill. Frontiers in Education, 9.
Hashemi Pour, C., & Craig, L. (2025, January 13). What is chain-of-thought prompting?
SearchEnterpriseAI. Recuperado de:
https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/chain-of-thought-prompting/
UCES.DG · enseñanza y aprendizaje del diseño
año 14 • n° 24 •septiembre • febrero 2026 • argentina
E-ISSN: 2344-9551
| 13 |
Hatchuel, A., & Weil, B. (2003). A new approach of innovative design: An introduction to C-K
theory. Proceedings of the International Conference on Engineering Design (ICED’03),
Stockholm, Sweden, 109–124.
Hutson, J., & Cotroneo, P. (2023). Generative AI tools in art education: Exploring prompt
engineering and iterative processes for enhanced creativity. Open Journal Systems, 4(1).
Lavigne, R. (2024). Comparing DALL-E, Stable Diffusion, and Midjourney Prompt Engineering.
Medium. Recuperado de: https://medium.com/@RLavigne42/comparing-dall-e-stable-diffusion-
and-midjourney-prompt-engineering-2024-4bf19ac11256
Lazovsky, S. (2023). The Art of Creative Inquiry—From Question Asking to Prompt
Engineering. The Journal of Creative Behavior.
Lee, D., & Palmer, E. (2025). Prompt engineering in higher education: a systematic review to
help inform curricula. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 22
Meincke, L., Mollick, E. R., & Terwiesch, C. (2024). Prompting Diverse Ideas: Increasing AI
Idea Variance. arXiv preprint arXiv:2402.01727.
Noguera, J. (2023, February 28). DALL-E 2 and Midjourney can be a boon for industrial
designers. The Conversation. Recuperado de https://theconversation.com/dall-e-2-and-
midjourney-can-be-a-boon-for-industrial-designers-199267
Oppenlaender, J., Linder, R., & Silvennoinen, J. (2023). Prompting AI art: An investigation into
the creative skill of prompt engineering. arXiv preprint arXiv:2303.13534.
https://arxiv.org/abs/2303.13534
Ruskov, M. (2023). Grimm in Wonderland: Prompt Engineering with Midjourney to Illustrate
Fairytales.
Snyder, M. (2025). Prompt Engineering and Experiential Learning Design: Using artificial
intelligence to help focus on the learning that matters. Experiential Learning and Teaching in
Higher Education, 8(1).
Thampanichwat, C., Wongvorachan, T., Sirisakdi, L., Chunhajinda, P., Bunyarittikit, S., &
Wongmahasiri, R. (2025). Mindful architecture from text-to-image AI perspectives: A case study
of DALL-E, Midjourney, and Stable Diffusion. Buildings, 15(6), 972.
https://doi.org/10.3390/buildings15060972
TechTarget. (2024). What is an AI prompt? SearchEnterpriseAI.
Recuperado de: https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/AI-prompt/
UCES.DG · enseñanza y aprendizaje del diseño
año 14 • n° 24 •septiembre • febrero 2026 • argentina
E-ISSN: 2344-9551
| 14 |
Torricelli, M., Martino, M., Baronchelli, A., & Aiello, L. M. (2023). The role of interface design
on prompt-mediated creativity in Generative AI. arXiv preprint arXiv:2312.00233.
Wadinambiarachchi, S., Kelly, R. M., Pareek, S., Zhou, Q., & Velloso, E. (2024). The Effects of
Generative AI on Design Fixation and Divergent Thinking. arXiv preprint arXiv:2403.11164.
Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Ichter, B., Xia, F., Chi, E., Le, Q., & Zhou, D.
(2022, January 28). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models.
